Niveau: débutant
【Présentateur】
Akira Ogawa, chercheur invité, École supérieure d'administration des affaires, Université Mejiro
[Co-présentateur]
Takenori Takahashi, professeur invité, Université Keio
Masakazu Okada, Division JMP Japon, SAS Institute Japan Co., Ltd.
[Résumé de l'annonce]
Les expériences pratiques nécessitent beaucoup d'argent, beaucoup de temps et beaucoup de travail, c'est pourquoi elles sont sûrement nécessaires pour produire des résultats. À cette fin, il est nécessaire d'acquérir une capacité de réponse complète pour comprendre et exécuter les choses suivantes de manière expérientielle.
(1) Connaître l'importance de réduire la variation d'erreur. Pour cela, il est nécessaire de savoir comment la variation de l'erreur affecte.
(2) Prenez en compte certains facteurs qui peuvent fonctionner de manière fiable. A cet effet, une expérience de criblage est utilisée.
(3) Assurez-vous que le modèle (modèle, fonction) ne comporte aucun élément manquant. Pour cela, des expériences de modélisation sans LOF (non-conformité) sont nécessaires.
(4) L'essence de la conception n'est rien d'autre que l'optimisation à l'aide de la programmation mathématique. Pour cela, un logiciel simple d'utilisation avec d'excellentes fonctions est indispensable.
(5) Même si le traitement statistique est correct, la solution s'écarte souvent de la valeur cible en raison de l'influence de la variation. Pour cela, une correction de régression est nécessaire après coup.
Une éducation basée sur l'expérience utilisant du matériel didactique virtuel est indispensable pour apprendre les contenus ci-dessus en toute sécurité et de manière convaincante en peu de temps.
Cette étude propose un programme éducatif pour des méthodes de planification expérimentales pratiques complètes utilisant un simulateur de ballon volant. Nous présenterons concrètement la planification, la mise en œuvre d'expériences, l'analyse des données, la conception (optimisation), la correction de régression, etc.
[Profil du présentateur]
Après des études de physique appliquée à l'université, après avoir rejoint un grand fabricant d'équipements de contrôle, recherche et développement de dispositifs semi-conducteurs associés à des produits en interne, développement de technologie élémentaire pour la production, construction de lignes de production, acquisition de la certification ISO de l'assurance qualité client, etc., de la production de base à la production appliquée J'ai été en charge de tout. Après cela, j'ai étudié l'optimisation de la perspective de gestion basée sur le contrôle statistique de la qualité (SQC) à l'école doctorale et j'ai obtenu un diplôme (docteur) en administration des affaires. Maintenant, du point de vue de la gestion, je suis devenu plus conscient de la gestion des données à mesure que les technologies de l'information et de la communication progressent. Tout comme la technologie de mesure a évolué vers l'IoT en fusionnant avec Internet, les ingénieurs qui ont promu SQC sont entrés dans une ère dans laquelle ils sont actifs en tant que scientifiques des données. JMP a commencé à être utilisé dans les affaires en 2003, et j'ai immédiatement réalisé son fort potentiel. Lors de la réunion du JMPer, nous avons fait des présentations sur les méthodes de planification expérimentale et les optimisations, et nous avons également fait des présentations orales au Discovery Summit Japan depuis 2016.
* Pour ceux qui souhaitent avoir une compréhension plus détaillée, nous avons préparé un article. Si vous le souhaitez, vous êtes le présentateur M. Ogawa Veuillez nous contacter directement.
